V oblasti technologických inovací se dva pojmy často prolínají a někdy se dokonce používají zaměnitelně: Machine Learning (ML) a Artificial Intelligence (AI). I když spolu tyto pojmy nepochybně souvisejí a jsou propojeny, představují odlišné aspekty v rámci širšího prostředí technologie a informatiky.
Definování strojového učení
Strojové učení je ve svém jádru podmnožinou umělé inteligence. Zahrnuje systémy a algoritmy, které umožňují počítačům učit se z dat a zlepšovat jejich výkon při konkrétních úkolech bez explicitního programování. Algoritmy ML v podstatě využívají vzory a statistické metody, aby umožnily strojům postupně zlepšovat své schopnosti.
Existují tři základní typy strojového učení:
-
Učení pod dohledem: Zahrnuje trénování modelu na označených datech, kde se algoritmus učí z párů vstup-výstup a předpovídá výsledky, když dostane nový vstup.
-
Učení bez dozoru: V tomto scénáři model pracuje s neoznačenými daty a pokouší se najít vzory nebo struktury v datové sadě bez konkrétních pokynů k výstupu.
-
Posílení učení: Tento typ zahrnuje učení algoritmů metodou pokusu a omylu prostřednictvím interakce s prostředím. Systém dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo sankcí na základě svých akcí.
Pochopení umělé inteligence
Umělá inteligence na druhé straně představuje širší koncept zahrnující stroje nebo systémy, které mohou vykonávat úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci. Umělá inteligence má za cíl simulovat procesy lidské inteligence, jako je učení, uvažování, řešení problémů, vnímání a porozumění jazyku.
AI zahrnuje různé technologie, včetně strojového učení, ale přesahuje je. AI zahrnuje například expertní systémy, což jsou systémy založené na pravidlech, které napodobují rozhodovací schopnost lidského experta v konkrétní doméně.
Klíčové rozdíly
Zatímco strojové učení je klíčovou součástí AI, rozdíl spočívá v jejich rozsahu a použití:
-
Rozsah: Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se konkrétně zaměřuje na umožnění strojům učit se z dat. Umělá inteligence na druhé straně zahrnuje širší škálu technologií a metodologií, než je pouhé učení se z dat.
-
Aplikace: Algoritmy strojového učení se aplikují na širokou škálu úloh, od rozpoznávání obrazu po zpracování přirozeného jazyka a systémy doporučení. AI však zahrnuje tyto aplikace spolu s expertními systémy, robotikou a dalšími oblastmi simulujícími lidskou inteligenci.
